Forscher der Stanford University haben ein neues KI-System namens Mobile ALOHA entwickelt, mit dem mobile Roboter trainiert werden, um komplexe Aufgaben in verschiedenen Umgebungen auszuführen. Das System löst die hohen Kosten und technischen Herausforderungen des Trainings von zweibeinigen Robotern, indem es von nur 50 menschlichen Demonstrationen lernt. Mobile ALOHA erweitert das bestehende ALOHA-System, indem es auf einem fahrbaren Untersatz montiert wird, was es zu einer kostengünstigen Lösung im Vergleich zu handelsüblichen Robotern macht. Das System ermöglicht die gleichzeitige Teleoperation in allen Freiheitsgraden und kann Bewegungs- und Steuerbefehle erlernen. Eindrucksvolle Demonstrationen zeigen, wie der Roboter ein Drei-Gänge-Menü kocht und verschiedene Aufgaben im Haushalt erledigt. Mobile ALOHA nutzt Transformatoren, eine Architektur, die in großen Sprachmodellen verwendet wird, und profitiert vom Vortraining auf verschiedenen Roboterdatensätzen. Durch Co-Training mit vorhandenen Daten kann das System bei komplexen Aufgaben mit nur 50 menschlichen Demonstrationen pro Aufgabe über 80 % Erfolg erzielen. Das System ist jedoch noch nicht produktionsreif und erfordert vollständige Demonstrationen durch menschliche Bediener. Die Forscher planen, das System zu verbessern, indem sie mehr Freiheitsgrade hinzufügen und seine Größe verringern. Diese Arbeit trägt zur Entwicklung vielseitiger mobiler Roboter bei, und der Bereich der hilfreichen Roboter schreitet rasch voran.
